echo "experiment for eval, ${data_name}"
torchrun --nproc_per_node=${nproc} main.py \
    --bert_model_dir=${bert_model_dir} \
    --data_path=${data_path} \
    --run_name=${run_name} \
    --task_metrics=${metrics} \
    --do_eval=True \
    --per_device_train_batch_size=${batch_size} \
    --gradient_accumulation_steps=${grad_acc} \
    --per_device_eval_batch_size=${batch_size} \
    --evaluation_strategy=epoch \
    --num_train_epochs=${epochs} \
    --learning_rate=${lr} \
    --lr_scheduler_type=${lr_type} \
    --log_level=info \
    --logging_strategy=epoch \
    --logging_steps=${logging_steps} \
    --seed=42 \
    --fp16 \
    --load_best_model_at_end=true \
    --report_to=none \
    --save_strategy=epoch \
    --save_total_limit=3 \
    --greater_is_better=True \
    --metric_for_best_model=f1 \
    --verbose_debug \
    --remove_unused_columns=False \
    --in_low_res=true \
    --output_dir=${output_dir} \
    --load_checkpoint=${load_checkpoint}